其次， 提供了改进的归因模型，例如数据驱动归因 。与根据任意规则（例如首次或最终点击）分配转化价值的传统归因模型不同， 使用机器学习为转化路径中的每个接触点优化分配价值。在评估特定交互的价值时， 会考虑整个转化路径 这在复杂的多渠道购物路径中特别有用。 归因模型报告 在 中，您还可以找到渠道路径报告，可以详细分析客户与网站的接触点。不幸的是，这是本节中提供的最后一份报告。 中没有辅助转化报告。您可以通过创建自己的模型和报告（例如在数据仓库或 中）以不同的方式计算这些数据。
数据驱动归因提供
中的新归因模型新的归因模型，例如数据驱动归因 数据科学的民主化 可以注意到，随着技术进步，数据本身的质量有所下降。一方面，我们享受众多的工具及其功能，但另一方面，用户和技术公司限制了我们获取数据的可能性。这些问题的解 印度尼西亚 Whatsapp 数据 决方案是精确科学，在精确科学的支持下，我们可以有效地对数据进行建模。谷歌工程师当然也有类似的看法。我们都看到对数据科学家的需求不断增长。然而，由于其相关的限制，并不是每个公司都能负担得起这种 奢侈品 。 正在通过使数据科学家的工作民主化来彻底改变分析服务市场。通过使用机器学习和人工智能引入现成的功能，即使没有专业知识的人也可以访问高级数据分析和建模。
都可以使用这些工具来探索
因此，每个 用户数据、发现趋势、预测和预测用户行为，为营销活动或网站优化开辟新的机会。 使用 、 和 等强大工决方案。这使我们能够更好地了解用户、他们的偏好和行为。 引入了预测模型，该模型使用机器学习根据用户过去的行为来 邮寄数据专业版 预测用户未来的行为。这些数据不仅来自您的网站，还来自 的大数据集合。通过这种方式， 可以预测哪些用户最有可能在未来几天放弃该服务（所谓的 流失 ）。这些信息使您能够采取预防措施，例如在这些用户决定离开之前向他们发送特别优惠或消息。 中使用机器学习的新预测模型 预测模型还允许您隔离具有最高转化概率的用户细分。我认为我们可以期待这些功能在不久的将来得到发展。
